上海市教育委员会创新基金(09YZ15)
- 作品数：7 被引量：11H指数：2
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- 相关机构：上海大学复旦大学附属肿瘤医院复旦大学更多>>
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- 基于三维脉冲耦合神经网络模型的医学图像分割信号与信息处理被引量：2
- 2010年
- 该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间,同时提出一种新的乘积型互信息算法,将其作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则,并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割.利用该文提出的算法对三维CT肺部图像进行分割实验,结果表明,该算法在保证分割精度的基础上显著地减少了分割运行时间,提高了分割效率,具有应用于医学图像分割的潜在价值.
- 施俊常谦钟瑾
- 关键词：脉冲耦合神经网络图像分割三维图像运算量
- 结合Tetrolet与主动随机场模型的高斯噪声抑制被引量：1
- 2012年
- 文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果.
- 王锐玲施俊
- 关键词：图像去噪高斯噪声
- 基于Contourlet变换的乳腺肿瘤良恶性分类
- 乳腺肿瘤超声图像中的纹理特征中判别肿瘤良恶性的重要依据。由于Contourlet变换可以将图像进行多分辨率和多方向性的分解,能应用纹理分析。本文对乳腺超声图像进行Contourlet变换,提取Contourlet变换域的...
- 王锐玲施俊
- 关键词：CONTOURLET变换纹理特征乳腺肿瘤超声图像ADABOOST算法
- 文献传递
- 结合乳腺影像报告和数据体系的乳腺超声CAD研究进展被引量：5
- 2010年
- 医学超声是临床检查乳腺肿瘤的有效手段,而乳腺影像报告和数据体系(BI-RADS-US)为超声诊断乳腺肿瘤制定了指南性规范,可以提高诊断的准确性。结合BI-RADS-US的乳腺超声计算机辅助诊断(CAD)已经成为研究热点。本文对结合BI-RADS-US的乳腺超声CAD研究现状进行了综述,并对存在的问题和发展趋势进行总结和展望。
- 施俊王锐玲周世崇常才
- 关键词：乳腺肿瘤超声成像计算机辅助诊断
- 基于BI-RADS的超声乳腺图像的计算机辅助诊断研究被引量：1
- 2009年
- 目的根据乳腺超声图像的分级标准(BI-RADS)为诊断的指导,初步完成了诊断系统的设计。在图像处理中引入LBM滤波,并用无初始化的C-V模型进行分割,从形态特征与纹理特征入手,提取图像中相应的特征参数。采用支持向量机方法对所提取的特征参数进行分类。通过对88幅乳腺超声图像(其中良性37例、恶性51例)进行训练和测试,得到的判别准确率、敏感性和特异性分别为91.4%、94.4%和86.4%。结果表明,依据BI-RADS的分级特征研究有利于计算机辅助诊断在临床中的应用。
- 宋茜严壮志周志崇常才施俊
- 关键词：计算机辅助诊断SVM
- 脉冲耦合神经网络的并行加速优化算法研究
- 2010年
- 并行编程技术可以有效提高算法的执行效率。文中分别利用CPU的单指令多数据流扩展指令集(Streaming SIMD Extensions,SSE)技术和多核并行编程技术,对脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)分割算法进行并行编程优化,以减少算法的运行时间。实验结果表明,SSE技术以及多核并行编程技术大大加快了PCNN分割算法的运行速度,有效提高了算法的执行效率,在一定程度上解决了该方法计算量大、耗时多的问题,具有应用于医学图像处理的潜在价值。
- 钟瑾施俊常谦
- 关键词：脉冲耦合神经网络多核并行编程
- 结合二维灰度直方图与PCNN的医学图像多类分割
- 2011年
- 针对医学图像中对组织器官多类分割的要求,提出一种结合二维灰度直方图的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,PCNN)图像多类分割算法。首先根据PCNN模型的局部连接作用和阈值衰减特性对图像进行多类分割,然后利用基于类内最小离散度的二维直方图算法计算出PCNN网络迭代时的最佳门限值,从而实现医学图像的多类分割。通过对仿真的正常颅脑和非正常的颅脑核磁共振图像进行测试,结果显示本PCNN图像多类分割算法能够有效地分割出核磁共振颅脑图像中不同脑组织。因此,本文算法具有应用于医学图像的多类分割的可行性,并提高计算机辅助分割医学图像的准确性。
- 钟瑾施俊常谦
- 关键词：脉冲耦合神经网络二维灰度直方图
- 基于分数阶Fourier变换的乳腺肿瘤纹理特征提取被引量：2
- 2012年
- 分数阶Fourier变换(fractional Fouriertransform,FrFT)是传统的Fourier变换在分数级次上的推广,它同时包含了信号时频域的信息.对乳腺肿瘤超声图像进行分数阶Fourier变换,提取分数阶Fourier变换域相位信息的统计纹理特征,并结合AdaBoost分类算法,实现乳腺肿瘤的良恶性分类.实验结果表明,基于分数阶Fourier变换提取的纹理特征能较好地应用于乳腺肿瘤的良恶性分类,说明该方法可用于乳腺肿瘤的计算机辅助诊断.
- 钟瑾施俊周世崇胡文婕
- 关键词：分数阶FOURIER变换纹理特征乳腺肿瘤超声图像ADABOOST
